福建医科大学：欧氏距离与聚类分析——最短路径在生物芯片数据中的应用

"最短距离法在福建医科大学的课程中，主要探讨了生物芯片数据分析中的聚类与分类分析技术。聚类是一种基于物体相似性将数据分组的方法，它在基因表达数据分析中尤为常见，属于无监督学习的一种。聚类分析的目标是根据对象间的相似性，将它们划分到不同的组别，如样本聚类（Q型）用于质量控制、亚型检测和基因表达模式识别，以及基因聚类（R型）以揭示功能相关性和共表达模式。 课程中强调了距离尺度函数作为衡量相似性的关键，这些函数包括但不限于几何距离，如欧氏距离（EUCLEDIAN），它是通过计算两点在n维空间中的直线距离来衡量相似性。欧氏距离有多种变体，如平方欧氏距离和标准化欧氏距离，后者考虑了数据的变异性和异常值的影响。此外，还有曼哈顿距离（MANHATTAN DISTANCE），它沿各个维度分别计算距离，适用于网格状空间的度量。 MATLAB是一种常用工具，提供了pdist函数来计算距离，用户可以根据需求选择计算普通欧氏距离或者使用特定参数。除了几何距离，课程还可能涉及线性相关系数、非线性相关系数和向量间角度等非几何距离度量，这些都是构建聚类模型时要考虑的重要因素。 总结来说，最短距离法在生物信息学领域中扮演着核心角色，通过选择合适的距离度量和聚类算法，可以有效地解析复杂的数据集，发现隐藏的结构和模式，这对于基因表达数据的分析和理解至关重要。在实际应用中，理解并熟练掌握这些方法对于科研人员和数据分析专家来说是必不可少的技能。"